Cockpit 驾驶舱安装 Cockpit 可以使用 dnf install cockpit 命令安装。这提供了一个最小的设置，提供了使用该界面所需的基本工具。 点击 “添加密钥”，可以在其他系统上验证该机器。你也可以通过点击右侧的 “X” 按钮，撤销你在 Cockpit Web 服务中的权限。 下面的例子演示了 Cockpit 如何管理一台名为 server02.local.lan 的远程机器。 文档和寻找帮助 一如既往，手册页是查找文档的好地方。 这个软件包的描述是最好的解释。 《Cockpit 部署和开发者指南》向系统管理员展示了如何在他们的机器上部署 Cockpit，并帮助开发者嵌入或扩展 Cockpit。 此外，可选的扩展，如 389 目录服务，以及用于处理 Fedora Silverblue 中的软件包的cockpit-ostree 模块。
如何快速的制作一个最精简仓库？ 如何快速的制作一个包含 docker、pypi、yum 和 maven 等等的 All-in One 仓库？ 如何在一个离线环境中快速的安装我们所需要的软件包？ 安装 Nexus 服务 在内网找一台可以访问公网的机器，安装 Nexus 服务 解压软件 tar xzf nexus-3.14.0-04-unix.tar.gz -C /data/sonatype-work 看到这里，不知道各位小伙伴有没有看明白，以上操作是我们使用 Nexus 仓库中 Yum proxy 的功能，创建了一个代理清华 Yum 源的 Repository，然后在内网的机器上，配置好指向 Nexus 中的 Repository，这时再安装软件，就会通过 Nexus 找到清华 Yum 源中的软件包进行安装。 同样，此 Yum 源同时支持 CentOS 6 和 CentOS 7，把同样的 repo 文件放到 CentOS 6 机器上，执行安装。 ?
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作者丨Ahinand，编译丨机器之心 虽然大多数深度学习模型都是在 Linux 系统上训练的，但 Windows 也是一个非常重要的系统，也可能是很多机器学习初学者更为熟悉的系统。 大部分这些框架都（只）支持 CUDA，而这只能在英伟达 GPU 上使用，这也是你需要使用英伟达 GPU 的原因。 Anaconda 包含 150 多个在数据科学和机器学习中有用的软件包，基本上包含了你可能需要的一切，而 Mini-Conda 仅包含一些必需的工具和软件包。 我推荐使用 Mini-Conda，因为我喜欢对所安装的软件包有（几乎）完整的控制权。清楚地了解你所安装的东西完全不是坏事。 要验证 TensorFlow 和所需的软件包是否成功安装，你可以执行 conda list，这会显示已安装软件包的列表，你应该能在其中找到与 TensorFlow 相关的软件包以及 CUDA 工具包。
选自towardsdatascience 作者：Ahinand 机器之心编译 编辑：Panda 虽然大多数深度学习模型都是在 Linux 系统上训练的，但 Windows 也是一个非常重要的系统，也可能是很多机器学习初学者更为熟悉的系统 大部分这些框架都（只）支持 CUDA，而这只能在英伟达 GPU 上使用，这也是你需要使用英伟达 GPU 的原因。 Anaconda 包含 150 多个在数据科学和机器学习中有用的软件包，基本上包含了你可能需要的一切，而 Mini-Conda 仅包含一些必需的工具和软件包。 我推荐使用 Mini-Conda，因为我喜欢对所安装的软件包有（几乎）完整的控制权。清楚地了解你所安装的东西完全不是坏事。 要验证 TensorFlow 和所需的软件包是否成功安装，你可以执行 conda list，这会显示已安装软件包的列表，你应该能在其中找到与 TensorFlow 相关的软件包以及 CUDA 工具包。
下面介绍的是有关如何在我们自己的运行着 Ubuntu、Fedora 或 Debian 操作系统的机器上安装 GitLab 社区版的简单步骤。 安装先决条件 首先，我们需要安装 GitLab 所依赖的软件包。 我们将安装 curl，用以下载我们所需的文件；安装openssh-server ，以此来通过 ssh 协议登录到我们的机器上；安装ca-certificates，用它来添加 CA 认证；以及 postfix 安装 GitLab 在相应的软件源被添加到我们的 linux 机器上之后，现在我们将使用相应 linux 发行版本中的默认包管理器来安装 GitLab 社区版。 Fedora 22 机器上安装 GitLab。
scikit-learn的重点是用于分类、回归，聚类等的机器学习算法。它还提供相关的工具，如模型评估，参数调整和数据预处理。 Python生态系统安装 有多种方法可以安装Python的机器学习生态系统。在本节中，我将介绍其中一种安装方法。 如何安装Python 第一步是安装Python。 在我的工作站上，可以看到以下输出： sklearn: 0.17.1 如何安装生态系统：更简单的方法 如果您对在您的机器上安装软件没有信心，那么为您提供更简单的一种方法。 它包括Python，SciPy和scikit-learn，任何您在Python环境下学习，实践和使用机器学习所需要的东西。 总结 在本文中，我介绍了Python的机器学习生态系统。 scikit-learn提供了所有的机器学习算法。 您还学习了如何在工作站上安装用于机器学习的Python生态系统。
作为一名机器学习工程师，我（Michael Nguyen）使用我的CPU在我的代码上运行测试训练，然后将其推送到支持GPU的机器上。这种速度的提高将帮助我更快地迭代。 我可以在CPU上做很多推理，所以这将有助于我的模型性能。 MKL库不仅可以加速Tensorflow软件包，还可以加速其他广泛使用的库，如NumPy，NumpyExr，SciPy和Scikit-Learn。 更简单的GPU版本安装 conda安装将自动安装GPU支持所需的CUDA和CuDNN库。pip安装要求手动执行此操作。每个人都喜欢一步到位的过程，特别是在下载库时。 Miniconda只会安装conda和它的附属功能，而Anaconda将为你预先安装很多软件包。
RPM是以一种数据库记录的方式来将所需要的套件安装在Linux主机的一套管理程序。也就是说Linux系统中存在一个关于rpm的数据库，它记录了安装的包与包之间的依赖相关性。 RPM包再到无网络的机器上安装就可以了 yum install --downloadonly --downloaddir=<目录> <packages> 创建必须的文件夹和文件 mkdir -p ~/ Release: 软件包的发布实际版本号 Url: 软件的主页 License: 软件授权方式(GPL等) Group: 软件分组，如(Application/System) Source: 软件的来源 ，参见这里，用得比较多的有： -bp 只解压源码及应用补丁 -bc 只进行编译 -bi 只进行安装到%{buildroot} -bb 只生成二进制rpm包 -bs 只生成源码rpm包 -ba 生成二进制 centos下无污染地打rpm包 mock编包一般是做发行版本给别人使用，当然你做的软件要能在别人机器上跑，那么在开发过程中，我们必须模拟一个纯净的用户环境（即是所谓的chroot），mock在编包前先构建一个这样的用户环境
Weka机器学习工作平台是一个功能强大且易于使用的预测建模平台。 在这篇文章中，你将发现如何在你的工作站上快速安装Weka，并开始学习机器学习。 看完这篇文章后，你会知道： 如何为Windows或Mac安装一体化版本的Weka。 如何在Windows或Mac上单独安装Java和Weka。 如何在Linux和其他平台上安装Weka。 安装Weka的一体化版本 Weka提供给Windows和Mac OS X一个一体化的安装版本。 此安装包括可用于预测建模的Weka平台以及运行Weka平台所需的Java版本。 在Weka下载网页上，这些软件包被称为： 包含Oracle 64位Java的64位Windows的自解压可执行文件。 包含Oracle 32位Java的32位Windows的自解压可执行文件。 Weka提供了一个不包含Java运行时环境的版本下载。 如果你想访问Weka安装时提供的数据文件和文档，我建议你安装Weka。 Weka至少需要安装Java 1.7。
它是一个跨平台运行的开源软件包和环境管理系统，适用于Mac，Windows和Linux。如果您还没有使用conda，我建议您开始使它，因为它可以让您更加愉快地管理您的数据科学工具。 作为一名机器学习工程师，我使用CPU测试运行训练代码，然后将其推送到支持GPU的机器上。这种速度的提高帮助我更快地迭代。我尽可能在CPU上做很多推理，所以这将有助于优化我的模型性能。 MKL库不仅可以加速Tensorflow软件包，还可以加速其它广泛使用的库，如NumPy、NumpyExr、SciPy和Scikit-Learn！ GPU版本安装更简单 conda会自动安装GPU支持所需的CUDA和CuDNN库，而pip安装要求您手动执行此操作。每个人都喜欢一步到位，特别是在下载库的时候。 Miniconda只是安装conda和它的依赖，而Anaconda会预先安装很多软件包。我更倾向于使用Miniconda。安装conda后试试这个。
Hi 各位小伙伴你们好，大家都知道KUKA机器人是可以安装附加软件包的，但大部分的软件包是要在workvisual中一起安装的，总是有朋友问这个问题，所以今天就来探讨一下。 出现这样的状况就说明我们电脑上的workvisual没有安装KUKA.PROFINET MS。而机器人上是安装了的。 在workvisual的工作范围选择界面，可以选择“编程和诊断” 在这个界面下勾选在线的机器人 点击“打开一个用于在线系统信息的编辑器” 显然如下 如果你看过我写的备份还原那部分文章的话你应该熟悉这个界面 这一次我们用这个界面来下载备选软件包。 其中选项一栏中有可提供勾选的方框，这里面会显示机器人已安装的所以选项，但只有部分选项包是可以勾选的。 接下来是如何在workvisual上安装附加软件 打开work visual点击“Extras” 选择备选软件包管理 点击“+” 并且选择要添加的KOP文件。
一个容器表示一个应用的运行环境，并且包含软件运行所需要的所有依赖软件。 Docker 是现代软件开发，持续集成，持续交付的一部分。 这篇教程将会涉及如何在 Ubuntu 上安装 Docker。 Docker 在标准的 Ubuntu 20.04 软件源中可用，但是可能不是最新的版本。我们将会从 Docker 的官方软件源中安装最新的 Docker 软件包。 一、在 Ubuntu 20.04 上安装 Docker 在 Ubuntu 上安装 Docker 非常直接。我们将会启用 Docker 软件源，导入 GPG key，并且安装软件包。 想要以非 root 用户执行 Docker 命令，你需要将你的用户添加到 Docker 用户组，该用户组在 Docker CE 软件包安装过程中被创建。 我们已经向你展示如何在 Ubuntu 20.04 机器上安装 Docker。
本教程将指导您在本地 Linux机器上安装Python 3 并通过命令行设置编程环境。本教程将明确介绍Ubuntu 18.04的安装过程，但一般原则适用于Debian Linux的任何其他发行版。 没有服务器的同学可以在这里购买，不过我个人更推荐您使用免费的腾讯云开发者实验室进行试验，学会安装后再购买服务器。 这是版本控制的一个良好实践，并确保您的每个项目都可以访问所需的特定软件包。 ，这意味着当我们在这里创建程序时，它们将只使用这个特定环境的设置和包。 此时，您在本地Ubuntu机器上设置了Python 3编程环境，可以开始编码项目！ 通过本地机器为软件开发做好准备，您可以通过阅读Python 3电子书中的免费操作方法代码。
本文通过示例向您展示如何在 Ubuntu、Debain、Linux Mint 或任何其他基于 Debian 或 Ubuntu 的发行版中使用 apt 命令，以便您可以轻松管理软件包。 apt是一款功能强大的包管理工具，可用于在Linux 操作系统中搜索、安装、更新、升级和管理包，它会自动管理软件包依赖项，根据需要安装所需的软件，并在不再需要时将其删除。 apt（高级打包工具）是一个命令行工具，用于与Debian和基于 Debian 的 Linux 发行版（如Ubuntu）中的dpkg打包系统进行轻松交互，它是分布在名为 的包中的工具集合，旨在简化管理软件的过程 apt dpkg负责将软件打包成易于安装的软件包，它是 Debian 软件包管理器。事实上，当apt 使用它时 ，它会调用 dpkg 程序来安装或删除应用程序，同时包括附加功能作为依赖项解析。 该 apt list命令显示已安装和可供安装的软件包，如果您只想列出当前安装的特定软件包怎么办？
Shiny Server既有免费的开源版本，也有付费专业版，包含更多功能。 在本指南中，我们将学习如何在运行Ubuntu 14.04的腾讯CVM上设置开源Shiny Server。 安装在CVM上的最新版本的R（如何在Ubuntu 14.04上设置R） 具有sudo权限的非root用户。 本教程中的所有命令都应以非root用户身份运行。 这里使用的方法是确保为所有用户安装已安装软件包的最安全方法，而不仅仅是当前运行R的用户。 第4步 - 安装Shiny Server Professional（可选） 如果您购买了Shiny Server Professional许可证并希望在此服务器上使用许可证，则只执行此步骤。 结论 在本指南中，我们完成了在Ubuntu 14.04 腾讯CVM上设置Shiny Server所需的步骤。
如何在Windows 10上安装Python 3并设置本地编程环境 介绍 Python是一种多功能编程语言，可用于许多不同的编程项目。 它们将软件安装保存在中央位置，并且可以以常用格式维护系统上的所有软件包。 Chocolatey是一个为Windows构建的命令行包管理器，与Linux上的apt-get一样。 Chocolatey提供开源版本，可帮助您快速安装应用程序和工具，我们将使用它来下载我们的开发环境所需的内容。 在我们安装脚本之前，让我们阅读它以确认我们对它将对我们的机器所做的更改感到满意。 如果我们将来需要随时升级Chocolatey，我们可以运行以下命令： choco upgrade chocolatey 安装了我们的软件包管理器后，我们可以继续安装Python 3编程环境所需的其余部分 这是版本控制的良好实践，并确保您的每个项目都可以访问所需的特定软件包。
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